# Función para instalar y cargar paquetesload_packages <-function(packages) {for (pkg in packages) {if (!require(pkg, character.only =TRUE, quietly =TRUE)) {install.packages(pkg, dependencies =TRUE, repos ="https://cran.r-project.org")library(pkg, character.only =TRUE) } }}# Lista de paquetes necesariosrequired_packages <-c("tidyverse", "igraph", "tidygraph", "ggraph", "kableExtra", "DT", "plotly", "visNetwork", "corrplot", "RColorBrewer", "patchwork", "dendextend")# Cargar todos los paquetesload_packages(required_packages)# Configuración globaloptions(scipen =999)theme_set(theme_minimal())# ===============================================# FUNCIÓN DE SIMULACIÓN MEJORADA BASADA EN DATOS REALES CHILENOS# ===============================================simular_datos_chile <-function(n_pacientes =223055, seed =42) {set.seed(seed)# ===============================================# DISTRIBUCIONES EXACTAS DE LOS DATOS REALES# ===============================================# Distribución exacta de sustancia principal dist_principal <-c("Alcohol"=0.3507386071,"Pasta Base"=0.3773329448,"Cocaína"=0.1886216404,"Marihuana"=0.0618546995,"Sedantes"=0.0116832171,"Opioides"=0.0044652664,"Otros"=0.0012104638,"Inhalables"=0.0008069759,"Hipnóticos"=0.0006500639,"Estimulantes"=0.0006007487,"Anfetaminas"=0.0005872991,"Éxtasis/MDMA"=0.0003586559,"Alucinógenos"=0.0002645088,"Crack"=0.0002465760,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0001613952,"Tranquilizantes"=0.0001613952,"Lsd"=0.0001255296,"Heroína"=0.0000806976,"Fenilciclidina"=0.0000224160,"Metadona"=0.0000224160,"Esteroides Anabólicos"=0.0000044832 )# Probabilidad exacta de policonsumo por sustancia principal prob_policonsumo <-c("Pasta Base"=0.8439274767,"Alcohol"=0.4834854411,"Cocaína"=0.8360706391,"Marihuana"=0.7993041966,"Sedantes"=0.6266308519,"Opioides"=0.6817269076,"Otros"=0.6333333333,"Inhalables"=0.8333333333,"Hipnóticos"=0.7103448276,"Estimulantes"=0.6791044776,"Anfetaminas"=0.8396946565,"Éxtasis/MDMA"=0.9875000000,"Alucinógenos"=0.9491525424,"Crack"=0.7454545455,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.9722222222,"Tranquilizantes"=0.7777777778,"Lsd"=0.9285714286,"Heroína"=0.9444444444,"Fenilciclidina"=0.6000000000,"Metadona"=0.2000000000,"Esteroides Anabólicos"=1.0000000000 )# Distribución exacta del número de sustancias dist_n_sustancias <-c("1"=0.2903857793,"2"=0.3405438121,"3"=0.2488579050,"4"=0.1202125036 )# Probabilidades condicionales completas prob_condicionales <-list("Pasta Base"=list("Alcohol"=0.6517239741,"Marihuana"=0.5286576527,"Cocaína"=0.3013687237,"Sedantes"=0.0226694865,"Otros"=0.0136397120,"Inhalables"=0.0097664140,"Anfetaminas"=0.0052871706,"Opioides"=0.0022693249,"Estimulantes"=0.0021980372,"Crack"=0.0016633795,"Alucinógenos"=0.0013307036,"Lsd"=0.0011406031,"Éxtasis/MDMA"=0.0008316898,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0008316898,"Hipnóticos"=0.0004990139,"Heroína"=0.0004039636,"Tranquilizantes"=0.0003326759,"Hongos"=0.0002613882,"Metadona"=0.0000831690,"Fenilciclidina"=0.0000237626,"Esteroides Anabólicos"=0.0000118813 ),"Alcohol"=list("Marihuana"=0.2604622031,"Cocaína"=0.2284684408,"Pasta Base"=0.1309788583,"Sedantes"=0.0465015211,"Otros"=0.0214101286,"Anfetaminas"=0.0052406882,"Inhalables"=0.0051000844,"Estimulantes"=0.0045632334,"Opioides"=0.0022880078,"Éxtasis/MDMA"=0.0016872460,"Lsd"=0.0015977708,"Alucinógenos"=0.0011631771,"Hipnóticos"=0.0011631771,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0009714446,"Tranquilizantes"=0.0006263261,"Hongos"=0.0005879797,"Crack"=0.0005496332,"Heroína"=0.0003067720,"Esteroides Anabólicos"=0.0001406038,"Metadona"=0.0000511287 ),"Cocaína"=list("Alcohol"=0.7019941530,"Marihuana"=0.4234069356,"Pasta Base"=0.1497635063,"Sedantes"=0.0355097093,"Otros"=0.0151878877,"Anfetaminas"=0.0101252585,"Éxtasis/MDMA"=0.0068927816,"Lsd"=0.0050626292,"Estimulantes"=0.0040405961,"Opioides"=0.0033275497,"Alucinógenos"=0.0029472583,"Inhalables"=0.0023292848,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0018539206,"Hipnóticos"=0.0017350795,"Hongos"=0.0011408742,"Tranquilizantes"=0.0010458013,"Crack"=0.0008794239,"Heroína"=0.0004278278,"Esteroides Anabólicos"=0.0001426093,"Metadona"=0.0000713046,"Fenilciclidina"=0.0000475364 ),"Marihuana"=list("Alcohol"=0.6352105530,"Cocaína"=0.3405812858,"Pasta Base"=0.2098282235,"Sedantes"=0.0484163224,"Otros"=0.0232659274,"Lsd"=0.0130463144,"Éxtasis/MDMA"=0.0119591215,"Inhalables"=0.0091324201,"Anfetaminas"=0.0081901863,"Alucinógenos"=0.0071029934,"Estimulantes"=0.0068130753,"Hongos"=0.0050735667,"Opioides"=0.0047836486,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0015220700,"Tranquilizantes"=0.0009422338,"Hipnóticos"=0.0007972748,"Crack"=0.0007247952,"Fenilciclidina"=0.0002899181,"Heroína"=0.0002174386,"Metadona"=0.0000724795 ),"Sedantes"=list("Alcohol"=0.4712202609,"Marihuana"=0.2256331543,"Cocaína"=0.1435149655,"Pasta Base"=0.0629316961,"Otros"=0.0376055257,"Opioides"=0.0226400614,"Estimulantes"=0.0072908672,"Éxtasis/MDMA"=0.0072908672,"Hipnóticos"=0.0072908672,"Anfetaminas"=0.0042210284,"Inhalables"=0.0042210284,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0023023791,"Hongos"=0.0019186493,"Alucinógenos"=0.0007674597,"Esteroides Anabólicos"=0.0007674597,"Metadona"=0.0007674597,"Tranquilizantes"=0.0007674597,"Crack"=0.0003837299,"Lsd"=0.0003837299 ),"Opioides"=list("Marihuana"=0.3584337349,"Alcohol"=0.3463855422,"Cocaína"=0.1987951807,"Sedantes"=0.1506024096,"Pasta Base"=0.0793172691,"Otros"=0.0301204819,"Estimulantes"=0.0100401606,"Hipnóticos"=0.0100401606,"Anfetaminas"=0.0090361446,"Metadona"=0.0090361446,"Tranquilizantes"=0.0080321285,"Éxtasis/MDMA"=0.0070281124,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0070281124,"Hongos"=0.0060240964,"Crack"=0.0030120482,"Fenilciclidina"=0.0020080321,"Lsd"=0.0020080321,"Alucinógenos"=0.0010040161,"Inhalables"=0.0010040161 ),"Otros"=list("Alcohol"=0.4111111111,"Marihuana"=0.3074074074,"Cocaína"=0.2148148148,"Pasta Base"=0.1333333333,"Sedantes"=0.0740740741,"Opioides"=0.0370370370,"Inhalables"=0.0296296296,"Hipnóticos"=0.0148148148,"Éxtasis/MDMA"=0.0111111111,"Tranquilizantes"=0.0074074074,"Alucinógenos"=0.0037037037,"Estimulantes"=0.0037037037 ),"Inhalables"=list("Alcohol"=0.6222222222,"Marihuana"=0.4944444444,"Pasta Base"=0.3222222222,"Cocaína"=0.1000000000,"Otros"=0.0555555556,"Sedantes"=0.0388888889,"Alucinógenos"=0.0111111111,"Opioides"=0.0055555556 ),"Hipnóticos"=list("Alcohol"=0.4620689655,"Cocaína"=0.2413793103,"Marihuana"=0.2068965517,"Sedantes"=0.1034482759,"Pasta Base"=0.0758620690,"Otros"=0.0551724138,"Alucinógenos"=0.0068965517,"Anfetaminas"=0.0068965517,"Estimulantes"=0.0068965517,"Tranquilizantes"=0.0068965517 ),"Estimulantes"=list("Alcohol"=0.4104477612,"Marihuana"=0.3582089552,"Cocaína"=0.2089552239,"Sedantes"=0.0895522388,"Pasta Base"=0.0597014925,"Éxtasis/MDMA"=0.0373134328,"Anfetaminas"=0.0223880597,"Otros"=0.0223880597,"Lsd"=0.0149253731,"Opioides"=0.0149253731,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0074626866 ),"Anfetaminas"=list("Alcohol"=0.6335877863,"Marihuana"=0.3664122137,"Cocaína"=0.3129770992,"Pasta Base"=0.1221374046,"Sedantes"=0.0763358779,"Estimulantes"=0.0305343511,"Éxtasis/MDMA"=0.0229007634,"Opioides"=0.0152671756,"Alucinógenos"=0.0076335878,"Lsd"=0.0076335878,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0076335878,"Tranquilizantes"=0.0076335878 ),"Éxtasis/MDMA"=list("Marihuana"=0.6875000000,"Alcohol"=0.5250000000,"Cocaína"=0.4875000000,"Sedantes"=0.2000000000,"Opioides"=0.1125000000,"Hongos"=0.1000000000,"Alucinógenos"=0.0625000000,"Estimulantes"=0.0375000000,"Lsd"=0.0375000000,"Otros"=0.0250000000,"Pasta Base"=0.0250000000,"Inhalables"=0.0125000000,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0125000000 ),"Alucinógenos"=list("Marihuana"=0.6271186441,"Alcohol"=0.5593220339,"Cocaína"=0.3050847458,"Éxtasis/MDMA"=0.1016949153,"Sedantes"=0.1016949153,"Pasta Base"=0.0677966102,"Hongos"=0.0508474576,"Estimulantes"=0.0338983051,"Lsd"=0.0338983051,"Anfetaminas"=0.0169491525,"Opioides"=0.0169491525 ),"Crack"=list("Marihuana"=0.5454545455,"Alcohol"=0.5272727273,"Cocaína"=0.3090909091,"Pasta Base"=0.1090909091,"Anfetaminas"=0.0181818182 ),"Metanfetaminas y Otros Derivados"=list("Alcohol"=0.6111111111,"Marihuana"=0.3888888889,"Cocaína"=0.1944444444,"Anfetaminas"=0.0833333333,"Estimulantes"=0.0833333333,"Hipnóticos"=0.0833333333,"Pasta Base"=0.0555555556,"Sedantes"=0.0555555556 ),"Tranquilizantes"=list("Alcohol"=0.4722222222,"Marihuana"=0.2500000000,"Cocaína"=0.1111111111,"Estimulantes"=0.0833333333,"Opioides"=0.0833333333,"Otros"=0.0555555556,"Hipnóticos"=0.0277777778,"Lsd"=0.0277777778,"Sedantes"=0.0277777778 ),"Lsd"=list("Marihuana"=0.8214285714,"Alcohol"=0.6428571429,"Cocaína"=0.2857142857,"Sedantes"=0.1071428571,"Anfetaminas"=0.0714285714,"Éxtasis/MDMA"=0.0714285714,"Opioides"=0.0357142857 ),"Heroína"=list("Cocaína"=0.6666666667,"Marihuana"=0.3888888889,"Alcohol"=0.2777777778,"Anfetaminas"=0.1666666667,"Sedantes"=0.1666666667,"Crack"=0.1111111111,"Éxtasis/MDMA"=0.1111111111,"Alucinógenos"=0.0555555556,"Lsd"=0.0555555556,"Metanfetaminas y Otros Derivados"=0.0555555556,"Opioides"=0.0555555556,"Pasta Base"=0.0555555556 ),"Fenilciclidina"=list("Alcohol"=0.6000000000,"Cocaína"=0.6000000000,"Heroína"=0.4000000000,"Éxtasis/MDMA"=0.2000000000 ),"Metadona"=list("Sedantes"=0.2000000000 ),"Esteroides Anabólicos"=list("Alcohol"=1.0000000000,"Cocaína"=1.0000000000 ) )# Para sustancias sin probabilidades condicionales específicas dist_general_otras <-c("Alcohol"=0.35,"Marihuana"=0.25,"Cocaína"=0.20,"Pasta Base"=0.10,"Sedantes"=0.05,"Otros"=0.02,"Opioides"=0.015,"Estimulantes"=0.01,"Hipnóticos"=0.005 )# ===============================================# GENERACIÓN DE DATOS# ===============================================# Inicializar dataframe data_sim <-data.frame(HASH_KEY =paste0("SIM_", sprintf("%08d", 1:n_pacientes)),sustancia_principal =NA_character_,otras_sustancias_no1 =NA_character_,otras_sustancias_no2 =NA_character_,otras_sustancias_no3 =NA_character_,stringsAsFactors =FALSE )# Asignar sustancias principales según distribución exacta data_sim$sustancia_principal <-sample(names(dist_principal),size = n_pacientes,prob = dist_principal,replace =TRUE)# Para cada paciente, determinar policonsumofor(i in1:n_pacientes) { sust_prin <- data_sim$sustancia_principal[i]# Obtener probabilidad de policonsumo para esta sustancia prob_poli <-ifelse(sust_prin %in%names(prob_policonsumo), prob_policonsumo[sust_prin],0.70)# Determinar si tiene policonsumoif(runif(1) < prob_poli) {# Tiene policonsumo - determinar cuántas sustancias en total (2, 3 o 4) probs_n <- dist_n_sustancias[2:4] probs_n <-as.numeric(probs_n) /sum(as.numeric(probs_n)) n_total <-sample(2:4, size =1, prob = probs_n) n_adicionales <- n_total -1# Obtener probabilidades condicionales para esta sustancia principalif(sust_prin %in%names(prob_condicionales)) { probs <- prob_condicionales[[sust_prin]] } else { probs <- dist_general_otras }# Verificar que hay sustancias disponiblesif(length(probs) >0) {# Convertir a vector con nombres probs_vec <-unlist(probs)# Eliminar la sustancia principal si aparece en las opciones probs_vec <- probs_vec[names(probs_vec) != sust_prin]# Eliminar sustancias con probabilidad 0 o NA probs_vec <- probs_vec[!is.na(probs_vec) & probs_vec >0]if(length(probs_vec) >= n_adicionales) {# Seleccionar sustancias adicionales según probabilidades sust_seleccionadas <-sample(names(probs_vec),size = n_adicionales,prob = probs_vec,replace =FALSE)# Asignar a las columnas correspondientesif(length(sust_seleccionadas) >=1) { data_sim$otras_sustancias_no1[i] <- sust_seleccionadas[1] }if(length(sust_seleccionadas) >=2) { data_sim$otras_sustancias_no2[i] <- sust_seleccionadas[2] }if(length(sust_seleccionadas) >=3) { data_sim$otras_sustancias_no3[i] <- sust_seleccionadas[3] } } } } }return(data_sim)}# ===============================================# DETECCIÓN Y CARGA/SIMULACIÓN DE DATOS# ===============================================# Intentar cargar datos realesdata_path <-paste0(gsub("/docs", "", getwd()), "/data/CONS_C1_2010_22_CLEAN.rds")if(file.exists(data_path)) { data <-readRDS(data_path)} else {# Simular datos con propiedades idénticas a los reales n_sim <-100000# Se puede ajustar este número (original: 223055) data <-simular_datos_chile(n_pacientes = n_sim, seed =2024)}# Función de simplificaciónsimplify_substance_names <-function(x) { x <-as.character(x) x[str_detect(x, "^Sin ")] <-NA x <-str_replace(x, "^Sedantes:.*", "Sedantes") x <-str_replace(x, "^Hipnóticos:.*", "Hipnóticos") x <-str_replace(x, "^Inhalables:.*", "Inhalables") x <-str_replace(x, "^Otros Opioides.*", "Opioides") x <-str_replace(x, "^Otros Estimulantes.*", "Estimulantes") x <-str_replace(x, "^Otros Alucinógenos.*", "Alucinógenos") x <-str_replace(x, "^Éxtasis.*", "Éxtasis/MDMA")return(x)}# Columnas de sustanciascols_sustancias <-c("sustancia_principal", "otras_sustancias_no1", "otras_sustancias_no2", "otras_sustancias_no3")# Aplicar limpiezadata_network <- data %>%select(HASH_KEY, all_of(cols_sustancias)) %>%mutate(across(all_of(cols_sustancias), simplify_substance_names)) %>%filter(!is.na(sustancia_principal))
1.2 INTRODUCCIÓN
Los trastornos por uso de sustancias (TUS) constituyen una de las principales causas de carga de enfermedad y mortalidad evitable a escala global. En 2016 se calculó que más de 100 millones de personas sufrían trastorno por consumo de alcohol y decenas de millones presentaban dependencia de opioides, cannabis o cocaína1. La frecuente comorbilidad psiquiátrica, depresión, trastornos de ansiedad, psicosis o trastornos de personalidad multiplica la severidad clínica y los costes sociosanitarios2. Estudios hospitalarios europeos y norteamericanos muestran que alrededor del 20 % de las admisiones psiquiátricas corresponden a pacientes de sexo femenino con diagnóstico dual, fenómeno que favorece re-ingresos y estancias prolongadas3.
En Chile, las encuestas nacionales sitúan la prevalencia de abuso o dependencia de sustancias entre el 11 % y el 20 %, una de las más elevadas de Latinoamérica. Los registros hospitalarios concuerdan con las cifras internacionales: alrededor de una quinta parte de los internados en psiquiatría presenta un TCS como diagnóstico primario o secundario. Esta convergencia evidencia que la hospitalización psiquiátrica es un desenlace clínico crítico en la trayectoria de las adicciones, razón por la cual identificar sus factores determinantes resulta esencial para planificar intervenciones preventivas, asignar recursos y reducir la carga asistencial2,4–6.
1.3 DESCRIPCIÓN GENERAL DE LOS DATOS
Este es un estudio de cohorte retrospectiva de pacientes adultos en tratamiento por consumo de sustancias, con datos otorgados por el Servicio Nacional para la Prevención y Rehabilitación del Consumo de Drogas y Alcohol de Chile (SENDA) en convenio con el núcleo milenio de ánalisis de políticas públicas de drogas (nDP). La cohorte se construyó vinculando los registros administrativos de los pacientes (n = 223,061 episodios de tratamiento entre 97,698 personas en las 16 regiones del país).
Estos datos incluyen múltiples variables relacionadas al consumo y tratamiento rehabilitador de drogas. Entre estas variables esta la sustancia principal por la cual se trató al paciente y sustancias secundarias (alcohol, pasta base de cocaína, cocaína, marihuana, depresores del SNC u otras sustancias. Tambien está presente el número de reingresos a tratamiento (retratamientos, categorizados en 0, 1, 2, 3 o más reingresos), el tipo de plan de tratamiento (ambulatorio vs. residencial) y el historial clínico de salud mental de los pacientes.
El registro de pacientes en tratamiento se realizó en una plataforma electrónica denominada SISTRAT, que contenía información sociodemográfica, datos sobre el estado de salud y patrones de consumo de sustancias, entre otras variables, además de información sobre el propio tratamiento (p. ej., fecha de ingreso, egreso, tipo de tratamiento). Las base de datos se vincularon de forma determinista mediante un hash de 64 caracteres resultante del cifrado (con un algoritmo SHA-256) del número de identificación único de cada persona.
Código
info_data <-data.frame( Característica =c("Total de registros","Registros con sustancia principal","Período de análisis","Variables de sustancias","Número de sustancias únicas","Promedio de sustancias por paciente","Mediana de sustancias por paciente","Desviación estándar"),Valor =c(format(nrow(data), big.mark =","),format(nrow(data_network), big.mark =","),"2010-2022",as.character(length(cols_sustancias)),as.character(n_distinct(unlist(data_network[cols_sustancias]), na.rm =TRUE)),round(mean(rowSums(!is.na(data_network[cols_sustancias]))), 2),median(rowSums(!is.na(data_network[cols_sustancias]))),round(sd(rowSums(!is.na(data_network[cols_sustancias]))), 2)))info_data %>%kable(format ="html", col.names =c("Característica", "Valor"),align =c("l", "r"),row.names =FALSE) %>%kable_styling(bootstrap_options =c("striped", "hover"),full_width =FALSE)
Características generales de la base de datos
Característica
Valor
Total de registros
223,061
Registros con sustancia principal
223,055
Período de análisis
2010-2022
Variables de sustancias
4
Número de sustancias únicas
22
Promedio de sustancias por paciente
2.2
Mediana de sustancias por paciente
2
Desviación estándar
0.99
2 RED DE CO-OCURRENCIA
2.1 Construcción de la Red
La red de co-ocurrencia es pertinente para identificar patrones de policonsumo y asociaciones entre sustancias que tienden a ser usadas conjuntamente. Esta representación revela combinaciones frecuentes y comunidades de sustancias; en particular, ayuda a localizar “nodos puente” que conectan módulos y que suelen ser dianas clínicas de alto impacto para el cribado y la intervención integrada7–9. Además, varios emparejamientos visibles en la red coinciden con riesgos clínicos conocidos: el uso concurrente de opioides y benzodiacepinas se asocia con un aumento de 2–5 veces del riesgo de sobredosis (mayor en los primeros 90 días de co‑exposición), y más del 90% de las muertes con benzodiacepinas co‑involucran opioides10–12; la co‑ingesta de alcohol y cocaína genera cocaetileno, metabolito más cardiotóxico, por lo que constituye una combinación especialmente peligrosa13; y la co‑involucración de estimulantes con opioides sintéticos (p. ej., fentanilo) ha aumentado de forma marcada en los últimos años, subrayando la necesidad de estrategias específicas para policonsumo14. Metodológicamente, la transformación logarítmica de pesos resulta adecuada en redes con distribuciones de cola pesada, permitiendo visualizar de forma equilibrada tanto las asociaciones muy frecuentes como las moderadas15. Por su parte, filtrar el 60% superior de co‑ocurrencias es coherente con los enfoques de “backbone” en redes ponderadas, que eliminan enlaces débiles para resaltar la estructura multiescala estadísticamente significativa y focalizar los patrones robustos16.
Código
# Crear matriz de co-ocurrenciacreate_cooccurrence_matrix <-function(df) { all_substances <-unique(unlist(df[cols_sustancias])) all_substances <- all_substances[!is.na(all_substances)] all_substances <-sort(all_substances) n_sust <-length(all_substances) co_matrix <-matrix(0, nrow = n_sust, ncol = n_sust,dimnames =list(all_substances, all_substances))for (i in1:nrow(df)) { row_substances <-unlist(df[i, cols_sustancias]) row_substances <- row_substances[!is.na(row_substances)]if (length(row_substances) >1) {for (j in1:(length(row_substances)-1)) {for (k in (j+1):length(row_substances)) { sust1 <- row_substances[j] sust2 <- row_substances[k] co_matrix[sust1, sust2] <- co_matrix[sust1, sust2] +1 co_matrix[sust2, sust1] <- co_matrix[sust2, sust1] +1 } } } }return(co_matrix)}co_matrix <-create_cooccurrence_matrix(data_network)# IMPORTANTE: Solo el 60% de las co-ocurrencias más frecuentes# Obtener todos los valores únicos de co-ocurrencia (excluyendo diagonal)co_values <- co_matrix[upper.tri(co_matrix)]co_values <- co_values[co_values >0]# Calcular el percentil 40 (para mantener el 60% superior)threshold_value <-quantile(co_values, probs =0.40)# Aplicar umbral a la matrizco_matrix_filtered <- co_matrixco_matrix_filtered[co_matrix < threshold_value] <-0# Crear grafo con pesos logarítmicos (ESCALA LOGARÍTMICA)g_full_co <-graph_from_adjacency_matrix( co_matrix_filtered,mode ="undirected",weighted =TRUE,diag =FALSE)# Aplicar transformación logarítmica a los pesosE(g_full_co)$weight_original <-E(g_full_co)$weightE(g_full_co)$weight <-log1p(E(g_full_co)$weight) # ESCALA LOGARÍTMICA: log(1 + weight)# Eliminar vértices aisladosg_co <-delete_vertices(g_full_co, degree(g_full_co) ==0)# Detectar comunidadescommunities_co <-cluster_louvain(g_co)V(g_co)$community <-membership(communities_co)# Información sobre el filtradon_edges_original <-sum(co_matrix >0) /2n_edges_filtered <-sum(co_matrix_filtered >0) /2percent_retained <-round(n_edges_filtered / n_edges_original *100, 1)
Red interactiva de co-ocurrencia (zoom y arrastre habilitados)
3 RED BIPARTITA PACIENTE-SUSTANCIA
3.1 Construcción de la Red
La red bipartita es útil y que representa simultáneamente a los pacientes y a las sustancias, preservando la heterogeneidad individual y, a la vez, permitiendo ver la prevalencia relativa de cada sustancia a través del grado de sus nodos17,18. Al mantener la estructura de dos modos, se evita la pérdida de información y las distorsiones que introducen las proyecciones unipartitas y se pueden aplicar métricas específicas de bipartitos para capturar patrones de alto riesgo19. Además, medidas como la betweenness centrality identifican sustancias que actúan como “puentes” entre grupos de consumidores, clave para detectar rutas de transición en el policonsumo20. Para descubrir perfiles y comunidades de policonsumo se dispone de modularidad bipartita y variantes para redes ponderadas, validadas en la literatura metodológica21,22. La utilidad clínica de los bipartitos está documentada en contextos de salud: redes paciente‑prescriptor y paciente‑hospital han permitido detectar conductas de búsqueda de fármacos y diferenciar patrones según sustancia, evidenciando nodos (sustancias o instituciones) estratégicos para intervención19. Finalmente, para equilibrar legibilidad y representatividad de la visualización, el muestreo aleatorio simple de 2.500 pacientes facilita la visulización sin introducir sesgos y, usado con fines gráficos, preserva propiedades globales (distribuciones y relaciones clave) de forma aceptable para el análisis exploratorio23,24.
Código
# MUESTREO ALEATORIO SIMPLE DE 2,500 SUJETOS DEL TOTAL# No estratificado por sustancia - cada paciente tiene igual probabilidad de ser seleccionadoset.seed(42)n_sample <-10000sample_patients <-sample(unique(data_network$HASH_KEY), min(n_sample, length(unique(data_network$HASH_KEY))))data_network_sampled <- data_network %>%filter(HASH_KEY %in% sample_patients)# Crear edge list paciente-sustancia con datos muestreadoscreate_bipartite_edgelist <-function(data) { edgelist <-data.frame()for (col in cols_sustancias) { temp <- data %>%select(HASH_KEY, sustancia =!!sym(col)) %>%filter(!is.na(sustancia)) %>%mutate(weight =ifelse(col =="sustancia_principal", 2, 1)) edgelist <-rbind(edgelist, temp) } edgelist <- edgelist %>%group_by(HASH_KEY, sustancia) %>%summarise(weight =sum(weight), .groups ='drop')return(edgelist)}bipartite_edges <-create_bipartite_edgelist(data_network_sampled)# Crear grafo bipartitog_bipartite <-graph_from_data_frame(bipartite_edges, directed =FALSE)V(g_bipartite)$type <-V(g_bipartite)$name %in% bipartite_edges$sustanciaV(g_bipartite)$node_type <-ifelse(V(g_bipartite)$type, "Sustancia", "Paciente")# Detectar comunidadescommunities_bi <-cluster_louvain(g_bipartite)V(g_bipartite)$community <-membership(communities_bi)# Estadísticas básicasn_pacientes <-sum(!V(g_bipartite)$type)n_sustancias <-sum(V(g_bipartite)$type)n_conexiones <-ecount(g_bipartite)
3.2 Métricas de la Red Bipartita
Código
# Calcular grado por tipodegree_all_bi <-degree(g_bipartite)degree_pacientes <- degree_all_bi[!V(g_bipartite)$type]degree_sustancias <- degree_all_bi[V(g_bipartite)$type]# Propiedades estructuralesnetwork_props_bi <-data.frame(Propiedad =c("Número de pacientes (muestra)", "Número de sustancias","Total de conexiones", "Densidad","Conexiones promedio por paciente","Conexiones promedio por sustancia","Componentes conectados", "Modularidad"),Valor =c(format(n_pacientes, big.mark =","), n_sustancias,format(n_conexiones, big.mark =","),round(n_conexiones / (n_pacientes * n_sustancias), 6),round(mean(degree_pacientes), 2),round(mean(degree_sustancias), 0),components(g_bipartite)$no,round(modularity(communities_bi), 3)))network_props_bi %>%kable(format ="html", align =c("l", "r")) %>%kable_styling(bootstrap_options =c("striped", "hover"), full_width =FALSE)
Métricas principales de la red bipartita (muestra aleatoria simple de 10000 pacientes)
Propiedad
Valor
Número de pacientes (muestra)
10,000
Número de sustancias
21
Total de conexiones
23,735
Densidad
0.113024
Conexiones promedio por paciente
2.37
Conexiones promedio por sustancia
1130
Componentes conectados
1
Modularidad
0.341
3.3 Visualización Estática Bipartita
Código
# Cargar ggrepelrequire(ggrepel)# Usar el grafo muestreadog_bi_viz <- g_bipartite# Calcular grados para TODOS los nodosdegree_bi_viz <-degree(g_bi_viz)# Calcular tamaños proporcionales al gradonode_sizes_bi <-numeric(vcount(g_bi_viz))# Para sustancias: escala más grandesubstance_nodes <-which(V(g_bi_viz)$type)if(length(substance_nodes) >0) { substance_degrees <- degree_bi_viz[substance_nodes] node_sizes_bi[substance_nodes] <-15+ (substance_degrees /max(substance_degrees)) *30}# Para pacientes: escala más pequeñapatient_nodes <-which(!V(g_bi_viz)$type)if(length(patient_nodes) >0) { patient_degrees <- degree_bi_viz[patient_nodes] node_sizes_bi[patient_nodes] <-0.5+ (patient_degrees /max(patient_degrees)) *5}# ===== OPCIÓN 1: LAYOUT CIRCULAR/RADIAL =====create_radial_layout <-function() { layout_matrix <-matrix(0, vcount(g_bi_viz), 2)# Pacientes en círculo interior (radio menor)if(length(patient_nodes) >0) { angles_patients <-seq(0, 2*pi, length.out =length(patient_nodes) +1)[1:length(patient_nodes)] radius_patients <-3# Radio interior# Variar ligeramente el radio según el grado para crear textura radius_variation <-0.3* (degree_bi_viz[patient_nodes] /max(degree_bi_viz[patient_nodes])) layout_matrix[patient_nodes, 1] <- (radius_patients + radius_variation) *cos(angles_patients) layout_matrix[patient_nodes, 2] <- (radius_patients + radius_variation) *sin(angles_patients) }# Sustancias en círculo exterior (radio mayor)if(length(substance_nodes) >0) {# Ordenar por grado para mejor distribución substance_order <- substance_nodes[order(degree_bi_viz[substance_nodes], decreasing =TRUE)]# Distribuir ángulos con peso según el grado weights <- degree_bi_viz[substance_order] +10 cumulative_weights <-cumsum(weights) angles_substances <- (cumulative_weights /sum(weights)) *2* pi radius_substances <-5# Radio exteriorfor(i inseq_along(substance_order)) { layout_matrix[substance_order[i], 1] <- radius_substances *cos(angles_substances[i]) layout_matrix[substance_order[i], 2] <- radius_substances *sin(angles_substances[i]) } }return(layout_matrix)}# ===== OPCIÓN 2: LAYOUT ARCO =====create_arc_layout <-function() { layout_matrix <-matrix(0, vcount(g_bi_viz), 2)# Pacientes en arco inferiorif(length(patient_nodes) >0) {# Crear un arco de -120 a 120 grados angles <-seq(-2*pi/3, 2*pi/3, length.out =length(patient_nodes)) radius <-4# Agregar variación en radio según grado radius_var <- radius +0.5* (degree_bi_viz[patient_nodes] /max(degree_bi_viz[patient_nodes])) layout_matrix[patient_nodes, 1] <- radius_var *cos(angles) layout_matrix[patient_nodes, 2] <- radius_var *sin(angles) -2# Desplazar hacia abajo }# Sustancias en arco superiorif(length(substance_nodes) >0) { substance_order <- substance_nodes[order(degree_bi_viz[substance_nodes], decreasing =TRUE)]# Distribuir con peso en un arco superior más pequeño weights <-sqrt(degree_bi_viz[substance_order]) +1 positions <-cumsum(c(0, weights[-length(weights)])) positions <- (positions /max(positions)) * pi - pi/2# Arco de -90 a 90 grados radius <-6for(i inseq_along(substance_order)) { layout_matrix[substance_order[i], 1] <- radius *cos(positions[i]) layout_matrix[substance_order[i], 2] <- radius *sin(positions[i]) +3# Desplazar hacia arriba } }return(layout_matrix)}# ===== OPCIÓN 3: LAYOUT GRID EXPANDIDO =====create_expanded_grid_layout <-function() { layout_matrix <-matrix(0, vcount(g_bi_viz), 2)# Pacientes en grid expandido con jitterif(length(patient_nodes) >0) { n_patients <-length(patient_nodes)# Crear una cuadrícula más dispersa n_cols <-ceiling(sqrt(n_patients *2)) # Más columnas para mayor dispersión n_rows <-ceiling(n_patients / n_cols)# Ordenar por grado para agrupar similares patient_order <- patient_nodes[order(degree_bi_viz[patient_nodes], decreasing =TRUE)] idx <-1for(i in1:n_rows) {for(j in1:n_cols) {if(idx <= n_patients) {# Agregar jitter proporcional al grado jitter_strength <-0.2* (degree_bi_viz[patient_order[idx]] /max(degree_bi_viz[patient_nodes])) layout_matrix[patient_order[idx], 1] <- (j - n_cols/2) *0.3+runif(1, -jitter_strength, jitter_strength) layout_matrix[patient_order[idx], 2] <- (i - n_rows/2) *0.3-2# Abajo idx <- idx +1 } } } }# Sustancias en arco superior expandidoif(length(substance_nodes) >0) { substance_order <- substance_nodes[order(degree_bi_viz[substance_nodes], decreasing =TRUE)]# Distribuir en dos filas escalonadas n_sust <-length(substance_order) half <-ceiling(n_sust /2)# Primera fila (sustancias más importantes)for(i in1:min(half, n_sust)) { x_pos <- (i - half/2-0.5) *1.2 layout_matrix[substance_order[i], 1] <- x_pos layout_matrix[substance_order[i], 2] <-3 }# Segunda fila (si hay suficientes sustancias)if(n_sust > half) {for(i in (half+1):n_sust) { x_pos <- ((i-half) - (n_sust-half)/2-0.5) *1.2 layout_matrix[substance_order[i], 1] <- x_pos layout_matrix[substance_order[i], 2] <-2.2 } } }return(layout_matrix)}# SELECCIONAR EL LAYOUT (cambiar según preferencia)# Opción 1: Radial/Circular# layout_matrix <- create_radial_layout()# Opción 2: Arco# layout_matrix <- create_arc_layout()# Opción 3: Grid Expandido (por defecto)set.seed(42) # Para reproducibilidad del jitterlayout_matrix <-create_expanded_grid_layout()# Crear el grafo tidyg_bi_tidy <-as_tbl_graph(g_bi_viz) |>activate(nodes) |>mutate(node_type =ifelse(type, "Sustancia", "Paciente"),node_size_plot = node_sizes_bi,node_degree = degree_bi_viz,label =ifelse(type, name, NA_character_),node_color =ifelse(type, "#e74c3c", "#3498db") )# Crear la visualizaciónp <-ggraph(g_bi_tidy, layout = layout_matrix) +# Edges con curvatura para mejor visualizacióngeom_edge_link(aes(alpha = weight),color ="gray75", width =0.1,show.legend =FALSE) +# Nodosgeom_node_point(aes(size = node_size_plot, color = node_type,alpha = node_type),show.legend =TRUE) +# Etiquetas con ggrepel ggrepel::geom_text_repel(data =function(x) filter(x, !is.na(label)),aes(x = x, y = y, label = label),size =3.5,box.padding =0.5,point.padding =0.3,segment.color ="gray50",segment.size =0.3,segment.alpha =0.5,max.overlaps =50,fontface ="bold",force =2, # Mayor fuerza de repulsiónforce_pull =0.5,max.time =2,max.iter =10000) +scale_size_identity() +scale_color_manual(values =c("Paciente"="#3498db", "Sustancia"="#e74c3c"),name ="Tipo de Nodo") +scale_alpha_manual(values =c("Paciente"=0.5, "Sustancia"=0.9),guide ="none") +scale_edge_alpha_continuous(range =c(0.02, 0.15)) +# Ajustar límites para dar más espaciocoord_cartesian(xlim =c(-8, 8), ylim =c(-5, 6)) +labs(title ="Red Bipartita Paciente-Sustancia",subtitle =paste0("Muestra: ",format(n_pacientes, big.mark =",")," pacientes y ", n_sustancias, " sustancias | ",format(n_conexiones, big.mark =","), " conexiones"),caption ="El tamaño de cada nodo es proporcional a su número de conexiones") +theme_void() +theme(plot.title =element_text(size =18, face ="bold", hjust =0.5),plot.subtitle =element_text(size =13, hjust =0.5, color ="gray40"),plot.caption =element_text(size =10, hjust =0.5, color ="gray50", margin =margin(t =10)),plot.background =element_rect(fill ="white", color =NA),legend.position ="bottom",legend.title =element_text(size =11),legend.text =element_text(size =10))print(p)
Red bipartita paciente-sustancia (muestra aleatoria simple de 2,500 pacientes)
La proyección de la red paciente–sustancia sobre el modo “sustancias” convierte las relaciones indirectas en enlaces directos entre sustancias ponderados por el número de pacientes que comparten, lo que permite analizar la estructura de co‑ocurrencia desde una perspectiva agregada y detectar pares de sustancias que aparecen sistemáticamente en los mismos perfiles de consumo25–27. A diferencia de una red de co‑ocurrencia construida solo con episodios simultáneos, esta proyección integra la experiencia compartida de los pacientes a lo largo del período observado, de modo que las asociaciones reflejan patrones de consumo comunes aunque no coincidan en el tiempo, tal como se justifica en el marco de las redes temporales y en aplicaciones de proyección a partir de datos longitudinales28.
Red interactiva de proyección de sustancias (datos completos)
4.4 Comunidades en las redes
Se identificaron comunidades utilizando optimización de modularidad con el algoritmo de Louvain en las tres representaciones (co‑ocurrencia, bipartita y proyección), pero los módulos detectados no son idénticos entre las redes. En la red de co‑ocurrencia se observan dos módulos con modularidad muy baja. Uno agrupa sustancias de alto peso en la red – alcohol, cocaína, crack y derivados de metanfetaminas– que suelen consumirse de manera conjunta y están asociadas a patrones de policonsumo de mayor intensidad. El otro incluye marihuana, pasta base, sedantes, opioides, inhalables, alucinógenos (LSD, hongos) y MDMA. Estas agrupaciones reflejan la severidad y las trayectorias de uso más que una afinidad farmacológica estricta: sustancias clasificadas como depresoras (p. ej. alcohol) aparecen en el mismo módulo que estimulantes (cocaína y crack), mientras que sedantes y opioides se agrupan con marihuana y alucinógenos.
En la red bipartita paciente–sustancia el algoritmo Louvain arroja una modularidad más alta, lo que indica una estructura comunitaria más definida. Estos módulos corresponden a subpoblaciones de pacientes con combinaciones de sustancias similares y permiten distinguir perfiles clínicos y sociodemográficos específicos. La red bipartita mantiene la información individual y facilita la identificación de “nodos puente” a nivel de sustancias; medidas de intermediación elevadas señalan sustancias que conectan grupos de consumidores distintos (v.gr. alcohol, sedantes) y que podrían indicar rutas de transición o escalada. A diferencia de la co‑ocurrencia instantánea, la bipartita permite ver la prevalencia relativa de cada sustancia a través del grado de sus nodos, y aplicar métricas específicas para capturar patrones de alto riesgo19,29.
La proyección de la red bipartita sobre el modo “sustancias” también produce dos módulos, pero con modularidad muy baja. Se forma un módulo centrado en los sedantes, hipnóticos y alcohol, y otro que agrupa cocaína, pasta base, marihuana, opioides, alucinógenos y estimulantes. La proyección integra la experiencia acumulada de los pacientes y revela asociaciones de consumo comunes aunque no coincidan temporalmente, en línea con el marco de redes multicapa/temporales para estudiar estructuras que persisten al cambiar el modo de representación30,31. La comparación de representaciones muestra, por tanto, que la comunidad de sedantes y alcohol en la proyección se disocia del módulo de cocaína que en la co‑ocurrencia aparecía junto a alcohol.
La identificación de nodos de alto grado e intermediación se mantiene transversalmente. El alcohol conserva el mayor grado en las redes de co‑ocurrencia y proyección y actúa como puente porque está presente en la mayoría de los perfiles de consumo. En la proyección, sustancias de baja prevalencia como fenilciclidina (PCP), heroína y hongos exhiben las mayores intermediaciones, lo que indica que conectan comunidades que, de otro modo, permanecerían separadas. Estos nodos puente son dianas estratégicas para intervenciones de reducción de daños y vigilancia clínica32.
Por último las comunidades detectadas en las tres redes no obedecen de manera estricta a categorías farmacológicas, sino que reflejan la intensidad y la evolución del policonsumo. La modularidad baja en la co‑ocurrencia y la proyección sugiere que el consumo está poco compartimentado en esas representaciones, mientras que la bipartita revela subpoblaciones más definidas. Conviene interpretar los resultados junto con métricas de estabilidad y comparaciones entre representaciones de la misma población debido al límite de resolución de la modularidad33,34. Las intervenciones deberían adaptarse a los perfiles de cada comunidad (p. ej., diferenciar entre patrones dominados por alcohol/cocaína y perfiles con marihuana, sedantes y opioides) en lugar de asumir grupos fijos de “depresores” o “estimulantes”, y prestar especial atención a los nodos puente que facilitan las transiciones entre patrones de consumo. Además, las rutas de administración y la cinética de entrada al cerebro contribuyen al agrupamiento: vías que aceleran la llegada del fármaco (inyectar, fumar) incrementan la liabilidad adictiva y favorecen transiciones entre sustancias con prácticas similares, lo que se traduce en comunidades densas y puentes entre ellas35–37. Las trayectorias de escalada/sustitución y los patrones de “sustancias de entrada” descritos en la literatura (p. ej., alcohol y cannabis) explican conexiones entre módulos más “blandos” y otros de mayor severidad38. El lugar central del alcohol como nodo de alto grado/intermediación es esperable dada su prevalencia poblacional y disponibilidad, ampliamente documentadas en la carga global de enfermedad39, mientras que los nodos puente son dianas clínicas de alto impacto porque conectan perfiles de consumo que, de otro modo, permanecerían segregados32. La modularidad observada en la red bipartita sugiere que conviene diseñar intervenciones segmentadas por comunidades (p. ej., paquetes integrales para “depresores”, estrategias de reducción de daños para combinaciones estimulante–depresor, etc.) en lugar de abordar cada sustancia de forma aislada40.
4.5 Estadísticas Descriptivas de la Red Bipartita Proyectada
La proyección unipartita de la red paciente–sustancia, basada en 22 sustancias, resulta en una estructura densamente conectada que evidencia la intensidad del policonsumo en Chile. La red incluye 188 enlaces, lo que implica que casi todos los pares de sustancias aparecen conjuntamente en las historias de los pacientes. Esta densidad elevada (0,81) tiene efectos directos en la topología: el diámetro es igual a 2 y la longitud de camino media es apenas 1,19. En la práctica esto significa que cualquier sustancia está a uno o dos pasos de cualquier otra, lo que refleja que los consumidores suelen combinar múltiples drogas en pocas combinaciones distintas. La red proyectada presenta una fuerte tendencia a formar tríadas (coeficientes de clustering global y medio de 0,88 y 0,91, respectivamente), un rasgo coherente con patrones de policonsumo en los que se suman varias sustancias en un mismo episodio. La distribución de grados es relativamente homogénea, con una media de 17,9 conexiones, un mínimo de 6 y un máximo de 21; en otras palabras, la mayoría de las drogas están conectadas con casi todas las demás. A pesar de este carácter “completo”, la assortatividad negativa (–0,26) indica que las sustancias con muchos enlaces tienden a asociarse con sustancias menos conectadas, lo que sugiere la existencia de drogas “puente” que vinculan grupos de consumo distintos. La modularidad casi nula (0,006) confirma que no existen divisiones claras en comunidades: la proyección está dominada por una gran comunidad densa y homogénea, más que por subgrupos separados de consumo.
Desde el punto de vista estadístico, la concentración de enlaces se refleja en las medidas de centralidad. La media de los grados es 17,09, con una desviación estándar de 4,15 y un coeficiente de variación de 0,24; esta regularidad contrasta con la enorme variabilidad de la fuerza (suma de pesos de los enlaces), donde la media de 21,279 coocurrencias oculta una dispersión que se extiende desde 20 hasta 130,582 coocurrencias y un coeficiente de variación de 1,99. Algunas sustancias como Pasta Base, Alcohol y Marihuana concentran la mayor parte de las apariciones, acumulando decenas de miles de coocurrencias y constituyendo los nodos con mayor grado, fuerza y PageRank. Estas drogas populares actúan como “núcleos” del policonsumo, ya que aparecen en la mayoría de las combinaciones de drogas y sustentan la densidad de la red. La medida de cercanía varía en un rango estrecho (media 0,257; coeficiente de variación 0,26), lo que confirma que prácticamente todas las sustancias están a distancia similar del resto. En contraste, la intermediación muestra una distribución altamente sesgada: aunque la media es de solo 0,071, la máxima intermediación asciende a 0,42 y la desviación estándar es 0,105. Esto revela que unas pocas sustancias ejercen un papel de puente entre combinaciones de consumo que de otro modo estarían desconectadas.
El análisis de las centralidades individuales permite identificar sustancias clave. Fenilciclidina (PCP) posee la intermediación más elevada, pese a su grado modesto; esto la convierte en un puente crítico entre subgrupos de drogas y sugiere que, aunque poco consumida, conecta patrones de consumo distintos. Heroína y Hongos también presentan valores altos de intermediación y cercanía, señalando que cuando aparecen crean rutas alternativas entre conjuntos de sustancias. Por su parte, Crack, Hipnóticos y Éxtasis/MDMA combinan un grado alto con valores intermedios de intermediación; son drogas muy presentes en el policonsumo y a la vez contribuyen a la cohesión general de la red. En contraste, Esteroides anabólicos o Metadona tienen baja intermediación y escasa fuerza, actuando como extremos periféricos del policonsumo. La visualización ponderada por intermediación confirma que solo unas pocas sustancias, entre ellas Fenilciclidina, Heroína y Hongos, destacan por su tamaño de nodo, mientras que la mayoría se agrupa alrededor de los grandes núcleos de consumo.
Código
# Usar la proyección de la red bipartita como red principalg_analysis <- g_substances# Calcular todas las métricas requeridasmetrics_complete <-data.frame( Métrica =c("Número de nodos", "Número de enlaces","Densidad","Diámetro", "Longitud de camino medio","Clustering global","Clustering medio","Grado medio","Grado máximo","Grado mínimo","Asortatividad","Modularidad"),Valor =c(vcount(g_analysis),ecount(g_analysis),round(edge_density(g_analysis), 4),diameter(g_analysis, weights =NA),round(mean_distance(g_analysis, weights =NA), 3),round(transitivity(g_analysis, type ="global"), 3),round(transitivity(g_analysis, type ="average"), 3),round(mean(degree(g_analysis)), 2),max(degree(g_analysis)),min(degree(g_analysis)),round(assortativity_degree(g_analysis), 3),round(modularity(communities_proj), 3)))metrics_complete %>%kable(format ="html", align =c("l", "r")) %>%kable_styling(bootstrap_options =c("striped", "hover"), full_width =FALSE)
Estadísticas descriptivas completas de la red bipartita proyectada
Métrica
Valor
Número de nodos
22.0000
Número de enlaces
188.0000
Densidad
0.8139
Diámetro
2.0000
Longitud de camino medio
1.1860
Clustering global
0.8840
Clustering medio
0.9070
Grado medio
17.0900
Grado máximo
21.0000
Grado mínimo
6.0000
Asortatividad
-0.2600
Modularidad
0.0060
4.6 Medidas de Centralidad Completas (Todas las Sustancias)
Resumen estadístico de las medidas de centralidad para toda la red
Medida
Media
Mediana
Desv. Estándar
Mínimo
Máximo
Coef. Variación
Grado
17.0900
18.0000
4.1500
6.0000
21.0000
0.24
Fuerza
21279.1800
1389.5000
42414.9900
20.0000
130582.0000
1.99
Intermediación
0.0711
0.0271
0.1048
0.0000
0.4198
1.47
Cercanía
0.2566
0.2577
0.0657
0.1243
0.3684
0.26
Eigenvector
0.1735
0.0100
0.3447
0.0001
1.0000
1.99
PageRank
4.5450
1.0320
7.5910
0.6860
24.2730
1.67
4.8 Visualización de la Red según Intermediación
Código
# Visualizar red con tamaño proporcional a intermediacióng_viz <-as_tbl_graph(g_analysis)betweenness_vals <-betweenness(g_analysis, normalized =TRUE)node_sizes_betw <-sqrt(betweenness_vals) *30+5set.seed(42)ggraph(g_viz, layout ='fr') +geom_edge_link(aes(width = weight, alpha = weight),color ="gray50",show.legend =FALSE) +geom_node_point(aes(size = betweenness_vals),color ="#e74c3c",alpha =0.8) +geom_node_text(aes(label = name),size =3,repel =TRUE,force =2) +scale_size_continuous(range =c(2, 15),name ="Intermediación") +scale_edge_width_continuous(range =c(0.2, 2)) +scale_edge_alpha_continuous(range =c(0.2, 0.6)) +labs(title ="Red con Intermediación como Centralidad",subtitle ="Tamaño del nodo proporcional a la intermediación normalizada") +theme_void() +theme(plot.title =element_text(size =14, face ="bold"),plot.subtitle =element_text(size =11))
Visualización de la red según intermediación (betweenness)
4.9 Pregunta Comparativa
¿La red bipartita proyectada de co-ocurrencia de sustancias presenta patrones de formación aleatorios o sigue principios de organización específicos?
La estructura extremadamente densa, con alto clustering y diámetro igual a 2, sugiere que la proyección paciente–sustancia se aleja de una red puramente aleatoria y podría responder a mecanismos de popularidad y compatibilidad de consumo.
4.10 Hipótesis frente a modelos nulos
H1 (Aleatorio/Erdős–Rényi): La densidad y el clustering global de la red observada no son consistentes con una red Erdős–Rényi de igual tamaño y número de enlaces; se espera clustering observado muy superior al clustering ER y una longitud de camino media menor que la simulada. H2 (Apego preferencial/Barabási–Albert): La distribución de fuerza y la presencia de hubs de alto grado sugieren colas pesadas; se espera que un modelo BA reproduzca mejor la heterogeneidad de grados y fuerzas, pero subestime el clustering y sobrestime la longitud de camino respecto de lo observado.
4.11 Modelos nulos y justificación
Se emplearán dos modelos nulos para la comparación:
Erdős–Rényi G(n, m): Representa una línea base puramente aleatoria que preserva tamaño y número de enlaces; sirve para contrastar densidad y clustering esperados por azar.
Barabási–Albert (BA): Captura un proceso de crecimiento con apego preferencial; es pertinente dada la presencia de hubs (Pasta Base, Alcohol, Marihuana) y la variabilidad extrema de fuerza observada.
4.12 Implementación de Modelos Nulos y Bootstrapping
Se generarón 5000 réplicas por cada modelo nulo calibrando parámetros para igualar n = 22 y el grado medio ≈ 17,09 (o m equivalente en BA). Para cada réplica se calcularón: densidad, diámetro, longitud de camino media, clustering global y medio, modularidad, assortatividad, distribución de grado (media, desviación y índice de Gini), fuerza total por nodo (media, desviación y Gini) y centralidades (intermediación, eigenvector, PageRank; medias y máximos). Se comparó cada métrica observada contra la distribución simulada mediante estadísticas empíricas (z‑scores y p‑values por cola) y se reportarón gráficos de densidad y tablas.
Código
# Parámetros de la red realn_nodes <-vcount(g_analysis)n_edges <-ecount(g_analysis)avg_degree <-mean(degree(g_analysis))p_connect <-edge_density(g_analysis)# Número de simulaciones para bootstrappingn_sims <-5000# Función para calcular métricascalculate_metrics <-function(g) {c(clustering =transitivity(g, type ="global"),path_length =mean_distance(g, directed =FALSE),diameter =diameter(g, directed =FALSE),assortativity =assortativity_degree(g, directed =FALSE),max_degree =max(degree(g)),degree_variance =var(degree(g)) )}# Métricas de la red realreal_metrics <-calculate_metrics(g_analysis)# Simulaciones Bootstrapset.seed(42)# 1. Modelo Erdős-Rényi (ER)er_metrics <-t(replicate(n_sims, { g_er <-erdos.renyi.game(n_nodes, p_connect, type ="gnp")calculate_metrics(g_er)}))# 2. Modelo Barabási-Albert (BA)ba_metrics <-t(replicate(n_sims, { m_ba <-max(1, round(avg_degree/2)) g_ba <-barabasi.game(n_nodes, m = m_ba, directed =FALSE)calculate_metrics(g_ba)}))# Calcular intervalos de confianza (95%)calculate_ci <-function(metrics_matrix, confidence =0.95) { alpha <-1- confidence lower <-apply(metrics_matrix, 2, quantile, probs = alpha/2, na.rm =TRUE) upper <-apply(metrics_matrix, 2, quantile, probs =1- alpha/2, na.rm =TRUE) mean_val <-colMeans(metrics_matrix, na.rm =TRUE)return(list(mean = mean_val, lower = lower, upper = upper))}er_ci <-calculate_ci(er_metrics)ba_ci <-calculate_ci(ba_metrics)# Crear dataframe con resultados incluyendo intervalos de confianzaresults_df <-data.frame( Métrica =c("Agrupamiento", "Longitud de camino", "Diámetro", "Asortatividad", "Grado máximo", "Varianza de grado"),Real = real_metrics,ER_mean = er_ci$mean,ER_CI_lower = er_ci$lower,ER_CI_upper = er_ci$upper,BA_mean = ba_ci$mean,BA_CI_lower = ba_ci$lower,BA_CI_upper = ba_ci$upper)results_df %>%mutate(across(where(is.numeric), round, 3)) %>%mutate(ER =paste0(round(ER_mean, 3), " [", round(ER_CI_lower, 3), ", ", round(ER_CI_upper, 3), "]"),BA =paste0(round(BA_mean, 3), " [", round(BA_CI_lower, 3), ", ", round(BA_CI_upper, 3), "]") ) %>%select(Métrica, Real, ER, BA) %>%kable(format ="html",caption ="Comparación de métricas: Red real vs Modelos nulos (5000 simulaciones, IC 95%)",col.names =c("Métrica", "Red Real", "Erdős-Rényi [IC 95%]", "Barabási-Albert [IC 95%]"),row.names = F) %>%kable_styling(bootstrap_options =c("striped", "hover"), full_width =FALSE)
Comparación de métricas: Red real vs Modelos nulos (5000 simulaciones, IC 95%)
Métrica
Red Real
Erdős-Rényi [IC 95%]
Barabási-Albert [IC 95%]
Agrupamiento
0.884
0.812 [0.757, 0.862]
0.708 [0.694, 0.722]
Longitud de camino
4.208
1.187 [1.139, 1.238]
1.338 [1.338, 1.338]
Diámetro
10.000
2 [2, 2]
2 [2, 2]
Asortatividad
-0.260
-0.092 [-0.152, -0.029]
-0.13 [-0.224, -0.032]
Grado máximo
21.000
20.034 [19, 21]
19.383 [18, 21]
Varianza de grado
17.229
3.017 [1.515, 5.16]
11.447 [8.656, 14.563]
Código
# Preparar datos para visualizaciónmetrics_long <-data.frame(Clustering =c(er_metrics[,1], ba_metrics[,1]),PathLength =c(er_metrics[,2], ba_metrics[,2]),Assortativity =c(er_metrics[,4], ba_metrics[,4]),MaxDegree =c(er_metrics[,5], ba_metrics[,5]),Model =rep(c("ER", "BA"), each = n_sims))# Gráficos de distribución con intervalos de confianza como líneas verticalesp1 <-ggplot(metrics_long, aes(x = Clustering, fill = Model)) +geom_density(alpha =0.5) +# Línea vertical para el valor realgeom_vline(xintercept = real_metrics[1], color ="red", linetype ="dashed", size =1.2) +# Intervalos de confianza como líneas verticales para ERgeom_vline(xintercept = er_ci$lower[1], color ="#3498db", linetype ="dotted", size =1) +geom_vline(xintercept = er_ci$upper[1], color ="#3498db", linetype ="dotted", size =1) +# Intervalos de confianza como líneas verticales para BAgeom_vline(xintercept = ba_ci$lower[1], color ="#9b59b6", linetype ="dotted", size =1) +geom_vline(xintercept = ba_ci$upper[1], color ="#9b59b6", linetype ="dotted", size =1) +scale_fill_manual(values =c("#3498db", "#9b59b6")) +labs(title ="Clustering", x ="Valor", y ="Densidad") +theme_minimal() +annotate("text", x = real_metrics[1], y =0, label ="Real", color ="red", vjust =-1)p2 <-ggplot(metrics_long, aes(x = PathLength, fill = Model)) +geom_density(alpha =0.5) +geom_vline(xintercept = real_metrics[2], color ="red", linetype ="dashed", size =1.2) +# Intervalos de confianza como líneas verticales para ERgeom_vline(xintercept = er_ci$lower[2], color ="#3498db", linetype ="dotted", size =1) +geom_vline(xintercept = er_ci$upper[2], color ="#3498db", linetype ="dotted", size =1) +# Intervalos de confianza como líneas verticales para BAgeom_vline(xintercept = ba_ci$lower[2], color ="#9b59b6", linetype ="dotted", size =1) +geom_vline(xintercept = ba_ci$upper[2], color ="#9b59b6", linetype ="dotted", size =1) +scale_fill_manual(values =c("#3498db", "#9b59b6")) +labs(title ="Path Length", x ="Valor", y ="Densidad") +theme_minimal() +annotate("text", x = real_metrics[2], y =0, label ="Real", color ="red", vjust =-1)p3 <-ggplot(metrics_long, aes(x = Assortativity, fill = Model)) +geom_density(alpha =0.5) +geom_vline(xintercept = real_metrics[4], color ="red", linetype ="dashed", size =1.2) +# Intervalos de confianza como líneas verticales para ERgeom_vline(xintercept = er_ci$lower[4], color ="#3498db", linetype ="dotted", size =1) +geom_vline(xintercept = er_ci$upper[4], color ="#3498db", linetype ="dotted", size =1) +# Intervalos de confianza como líneas verticales para BAgeom_vline(xintercept = ba_ci$lower[4], color ="#9b59b6", linetype ="dotted", size =1) +geom_vline(xintercept = ba_ci$upper[4], color ="#9b59b6", linetype ="dotted", size =1) +scale_fill_manual(values =c("#3498db", "#9b59b6")) +labs(title ="Assortativity", x ="Valor", y ="Densidad") +theme_minimal() +annotate("text", x = real_metrics[4], y =0, label ="Real", color ="red", vjust =-1)p4 <-ggplot(metrics_long, aes(x = MaxDegree, fill = Model)) +geom_density(alpha =0.5) +geom_vline(xintercept = real_metrics[5], color ="red", linetype ="dashed", size =1.2) +# Intervalos de confianza como líneas verticales para ERgeom_vline(xintercept = er_ci$lower[5], color ="#3498db", linetype ="dotted", size =1) +geom_vline(xintercept = er_ci$upper[5], color ="#3498db", linetype ="dotted", size =1) +# Intervalos de confianza como líneas verticales para BAgeom_vline(xintercept = ba_ci$lower[5], color ="#9b59b6", linetype ="dotted", size =1) +geom_vline(xintercept = ba_ci$upper[5], color ="#9b59b6", linetype ="dotted", size =1) +scale_fill_manual(values =c("#3498db", "#9b59b6")) +labs(title ="Max Degree", x ="Valor", y ="Densidad") +theme_minimal() +annotate("text", x = real_metrics[5], y =0, label ="Real", color ="red", vjust =-1)# Combinar los gráficos(p1 + p2) / (p3 + p4) +plot_layout(guides ="collect") &theme(legend.position ="bottom")
Distribuciones bootstrap de métricas clave con intervalos de confianza
Código
# Generar distribuciones de grado con IC para datos realesset.seed(42)n_bootstrap <-5000# Función para calcular distribución de gradocalc_degree_dist <-function(g) { deg <-degree(g) deg_table <-table(deg)data.frame(k =as.numeric(names(deg_table)),p_k =as.numeric(deg_table) /sum(deg_table) )}# Bootstrap para la red real - resampleando nodosreal_dist_bootstrap <-list()nodes_total <-vcount(g_analysis)for(i in1:n_bootstrap) {# Resamplear nodos con reemplazo sampled_nodes <-sample(1:nodes_total, nodes_total, replace =TRUE) g_sampled <-induced_subgraph(g_analysis, sampled_nodes)# Calcular distribución del grafo resampleadoif(vcount(g_sampled) >0&&ecount(g_sampled) >0) { real_dist_bootstrap[[i]] <-calc_degree_dist(g_sampled) }}# Calcular distribución promedio e IC para la red realaggregate_real_distribution <-function(dist_list) { all_k <-sort(unique(unlist(lapply(dist_list, function(x) x$k))))# Crear matriz para almacenar todas las p_k n_valid <-length(dist_list) p_k_matrix <-matrix(0, nrow = n_valid, ncol =length(all_k))colnames(p_k_matrix) <-as.character(all_k)for(i in1:n_valid) { dist <- dist_list[[i]]for(j in1:nrow(dist)) { col_idx <-which(all_k == dist$k[j]) p_k_matrix[i, col_idx] <- dist$p_k[j] } }# Calcular media y desviación estándar mean_p_k <-colMeans(p_k_matrix, na.rm =TRUE) sd_p_k <-apply(p_k_matrix, 2, sd, na.rm =TRUE)# IC usando ±1 desviación estándar (como en el ejemplo del paper)data.frame(k = all_k,p_k = mean_p_k,p_k_lower =pmax(mean_p_k - sd_p_k, 0), # No puede ser negativop_k_upper = mean_p_k + sd_p_k,Model ="Real" )}# Calcular IC para datos realesdd_real_ci <-aggregate_real_distribution(real_dist_bootstrap)# Generar distribuciones teóricas para ER y BA (sin IC, solo línea teórica)# Para ER: usar la fórmula teórica de distribución binomialn_nodes <-vcount(g_analysis)p_connect <-edge_density(g_analysis)k_range <-0:50# Distribución teórica ER (binomial)dd_er_theory <-data.frame(k = k_range,p_k =dbinom(k_range, n_nodes -1, p_connect),p_k_lower =NA,p_k_upper =NA,Model ="ER")# Para BA: generar una muestra grande para obtener la distribución esperadam_ba <-max(1, round(mean(degree(g_analysis))/2))g_ba_large <-barabasi.game(n_nodes *10, m = m_ba, directed =FALSE)dd_ba_temp <-calc_degree_dist(g_ba_large)# Interpolar para tener valores en el mismo rango de kdd_ba_theory <-data.frame(k = k_range,p_k =approx(dd_ba_temp$k, dd_ba_temp$p_k, xout = k_range, rule =2)$y,p_k_lower =NA,p_k_upper =NA,Model ="BA")dd_ba_theory$p_k[is.na(dd_ba_theory$p_k)] <-0# Combinar todos los datosdd_all <-rbind(dd_real_ci, dd_er_theory, dd_ba_theory)# Escala lineal con IC solo para datos realesp1 <-ggplot(dd_all, aes(x = k, y = p_k, color = Model)) +# Banda de confianza solo para datos realesgeom_ribbon(data = dd_real_ci,aes(ymin = p_k_lower, ymax = p_k_upper, fill = Model), alpha =0.3, color =NA) +# Líneas para todos los modelosgeom_line(size =1.2, alpha =0.9) +scale_color_manual(values =c("Real"="#e74c3c", "ER"="#2ecc71", "BA"="#9b59b6"),labels =c("Real"="Datos reales (media)", "ER"="ER (teórico)", "BA"="BA (teórico)")) +scale_fill_manual(values =c("Real"="#e74c3c"),labels =c("Real"="Datos reales (±1 sd)"),guide =guide_legend(override.aes =list(alpha =0.3))) +labs(title ="(a) Escala lineal",x ="k", y =expression(p[k])) +theme_minimal() +theme(plot.title =element_text(size =14, face ="bold"),legend.position ="bottom",legend.title =element_blank()) +coord_cartesian(xlim =c(0, 100))# Escala log-log con IC solo para datos reales# Filtrar valores positivosdd_log <- dd_all %>%filter(k >0, p_k >0)dd_real_log <- dd_real_ci %>%filter(k >0, p_k >0) %>%mutate(p_k_lower_safe =pmax(p_k_lower, 1e-6),p_k_upper_safe = p_k_upper )p2 <-ggplot(dd_log, aes(x = k, y = p_k, color = Model)) +# Banda de confianza solo para datos realesgeom_ribbon(data = dd_real_log,aes(ymin = p_k_lower_safe, ymax = p_k_upper_safe, fill = Model), alpha =0.3, color =NA) +# Líneas para todos los modelosgeom_line(size =1.2, alpha =0.9) +# Agregar línea de tendencia para BA (ley de potencia)geom_smooth(data = dd_log[dd_log$Model =="BA"& dd_log$k >10,],method ="lm", formula = y ~ x, se =FALSE,linetype ="dashed", size =0.8, alpha =0.5) +scale_x_log10(breaks =c(1, 10, 30, 50),labels =c("1", "10", "30", "50")) +scale_y_log10(breaks =c(1e-4, 1e-3, 1e-2, 1e-1, 1),labels = scales::trans_format("log10", scales::math_format(10^.x))) +scale_color_manual(values =c("Real"="#e74c3c", "ER"="#2ecc71", "BA"="#9b59b6"),labels =c("Real"="Datos reales (media)", "ER"="ER (teórico)", "BA"="BA (teórico)")) +scale_fill_manual(values =c("Real"="#e74c3c"),labels =c("Real"="Datos reales (±1 sd)"),guide =guide_legend(override.aes =list(alpha =0.3))) +labs(title ="(b) Escala log-log",x ="k (log)", y =expression(p[k]~"(log)")) +theme_minimal() +theme(plot.title =element_text(size =14, face ="bold"),legend.position ="bottom",legend.title =element_blank(),panel.grid.minor =element_line(size =0.1))# Combinar ambos gráficosp1 + p2 +plot_layout(guides ="collect") &theme(legend.position ="bottom")
Comparación de distribuciones de grado con modelos teóricos e intervalos de confianza
Tests estadísticos de comparación con modelos nulos
Métrica
ER Z
ER p
BA Z
BA p
ER sig
BA sig
Agrupamiento
2.700
0.007
23.812
0.000
**
***
Longitud de camino
115.999
0.000
Inf
0.000
***
***
Diámetro
Inf
0.000
Inf
0.000
***
***
Asortatividad
-5.402
0.000
-2.618
0.009
***
**
Grado máximo
1.381
0.167
2.040
0.041
ns
*
Varianza de grado
15.058
0.000
3.763
0.000
***
***
4.14 Resultados de la simulación y comparación con modelos nulos
Tras la implementación de mil simulaciones para los modelos de Erdős–Rényi y Barabási–Albert, se construyó una tabla de comparación que resume las métricas clave de la red real frente a los intervalos de confianza (IC 95 %) de ambos modelos. El coeficiente de agrupamiento de la red observada (0,884) supera tanto al valor medio de las redes aleatorias (0,812) como al de las redes scale‑free (0,708), y además se sitúa por encima de los límites superiores de sus intervalos de confianza; esto confirma que el policonsumo presenta patrones de triadicidad más fuertes de los que cabría esperar bajo mecanismos generativos simples. La longitud media de los caminos en la red real (≈ 4,21 pasos) es varias veces mayor que las longitudes típicas en las simulaciones de Erdős–Rényi (≈ 1,19) y Barabási–Albert (≈ 1,34), y el diámetro observado (10) también rebasa con creces el valor constante 2 obtenido en ambos modelos. Estas diferencias sugieren que, aunque la red proyectada es densa, sus conexiones no se organizan en caminos cortos como en los modelos nulos, sino que existen rutas más largas que podrían corresponder a combinaciones de consumo infrecuentes o a subgrupos más distantes.
En cuanto a la estructura de grado, la asortatividad de la red real (–0,26) indica una desproporción mayor entre nodos de alto y bajo grado que la esperada en los modelos nulos; los valores simulados se centran en –0,09 para Erdős–Rényi y –0,13 para Barabási–Albert. El grado máximo de la red proyectada (21) se encuentra dentro de los rangos esperados por ambos modelos, lo que implica que el número de vecinos del nodo más conectado no difiere sustancialmente de lo que produciría el azar o el apego preferencial. Sin embargo, la varianza de los grados es mucho mayor en la red real (17,23) que en las simulaciones aleatorias (≈ 3,02) y aun superior a la varianza derivada de las redes Barabási–Albert (≈ 11,45), lo cual refleja una heterogeneidad extrema en la forma en que las sustancias se combinan en el policonsumo. Estas tendencias se visualizan en las distribuciones bootstrap de las métricas clave, donde los valores de la red real aparecen como líneas rojas verticales situadas fuera de las densidades simuladas para el clustering, la longitud de camino, la asortatividad y la varianza del grado.
Los análisis estadísticos confirman estas diferencias: el coeficiente de agrupamiento difiere significativamente de ambos modelos (Z ≈ 2,7 y p ≈ 0,007 para Erdős–Rényi; Z ≈ 23,8 y p < 0,001 para Barabási–Albert), y lo mismo ocurre con la longitud de camino y el diámetro, cuyos Z‑scores son extremadamente altos y p‑valores prácticamente nulos. La asortatividad negativa del policonsumo es también distinta a la de las redes nulas, con Z‑scores de –5,40 (ER) y –2,62 (BA), lo que indica un patrón de mezcla más disasortativo que el previsto por los modelos. Sólo el grado máximo no muestra diferencias significativas con respecto a las redes aleatorias (p ≈ 0,17) y es marginalmente distinto del modelo de apego preferencial (p ≈ 0,041), lo cual sugiere que la presencia de hubs de alto grado puede explicarse por ambos mecanismos. La varianza del grado, en cambio, es significativamente mayor en la red observada para ambos modelos (p < 0,001), lo que subraya el carácter fuertemente heterogéneo de las conexiones.
Finalmente, un cuadro de síntesis sobre el ajuste global de los modelos señala que el modelo de Erdős–Rényi no captura la estructura del policonsumo: falla en reproducir el clustering, la longitud de camino, la asortatividad y la distribución de grados, y su ajuste global se califica como bajo. El modelo Barabási–Albert, por su parte, obtiene un ajuste global moderado‑alto porque reproduce de manera razonable la heterogeneidad del grado, pero sigue sin alcanzar los niveles de clustering y de desasortatividad observados. En conclusión, ninguno de los modelos nulos considerados es capaz de replicar simultáneamente la fuerte transitividad, la longitud de camino elevada, la asimetría de las conexiones y la variabilidad extrema del grado presentes en la red de policonsumo. Esto respalda la idea de que el fenómeno no responde a un único mecanismo generativo simple, sino a una combinación de factores de popularidad, compatibilidad y contexto que deberá investigarse en la siguiente etapa.
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